[论文解读] Comparing Suicide Risk Insights derived from Clinical and Social Media data

Rohith Kumar Thiruvalluru, Manas Gaur+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2020

Suicide and Self-Harm Studies参考文献 12被引用 4

一句话总结

本研究通过语义嵌入对123,703名患者的电子健康记录（EHRs）和r/SuicideWatch（n=2,180名用户，约30,000篇帖子）的社交媒体帖子中的非结构化文本进行聚类与分析，比较了自杀风险因素（SRFs）。结果显示显著差异：EHRs强调抑郁情绪（24.3%）、心理障碍（21.1%）和药物滥用（18.2%），而r/SuicideWatch则突出枪支拥有（17.3%）、自伤行为（14.6%）和欺凌（13.2%）；家庭暴力和种族歧视等关键SRFs在两者中均被严重低估，凸显了整合临床与社交媒体数据以实现全面自杀风险评估的必要性。

ABSTRACT

Suicide is the 10th leading cause of death in the US and the 2nd leading cause of death among teenagers. Clinical and psychosocial factors contribute to suicide risk (SRFs), although documentation and self-expression of such factors in EHRs and social networks vary. This study investigates the degree of variance across EHRs and social networks. We performed subjective analysis of SRFs, such as self-harm, bullying, impulsivity, family violence/discord, using >13.8 Million clinical notes on 123,703 patients with mental health conditions. We clustered clinical notes using semantic embeddings under a set of SRFs. Likewise, we clustered 2180 suicidal users on r/SuicideWatch (~30,000 posts) and performed comparative analysis. Top-3 SRFs documented in EHRs were depressive feelings (24.3%), psychological disorders (21.1%), drug abuse (18.2%). In r/SuicideWatch, gun-ownership (17.3%), self-harm (14.6%), bullying (13.2%) were Top-3 SRFs. Mentions of Family violence, racial discrimination, and other important SRFs contributing to suicide risk were missing from both platforms.

研究动机与目标

• 调查临床EHR与社交媒体平台中自杀风险因素（SRFs）表达的异同。
• 评估使用语义嵌入对EHR和社交媒体文本中的非结构化SRFs进行聚类与分析的可行性。
• 识别在两种数据源中均被低估或缺失的SRFs，如家庭暴力、种族歧视和经济压力等。
• 展示结合EHR与社交媒体数据在早期自杀风险检测与干预中的互补价值。
• 创建公开可获取的、经标注的数据集及开源代码，以支持可复现性与未来研究。

提出的方法

• 构建了一个领域特定的SRF词典，整合PHQ-9、C-SSRS、DAO和SNOMED-CT概念，以实现语义对齐。
• 应用语义嵌入，基于SRFs对威彻斯特·库南医学中心EHR中的临床记录和r/SuicideWatch帖子进行聚类。
• 对聚类后的SRFs进行主观分析，识别出高频出现的因素及新类别，如“其他重要SRFs”和“辅助性因素”。
• 收集并分析r/SuicideWatch及其相关心理健康子版块中的用户帖子，以捕捉更广泛的心理健康叙事。
• 将SRFs分类为不同类别：前三位SRFs、‘其他重要SRFs’（如人际关系问题、失业）以及‘辅助性因素’（如自杀行为中使用的工具）。
• 采用结合临床知识与自然语言处理技术的混合方法，确保SRF检测在语义与临床上的相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 电子健康记录（EHRs）中表达的前几位自杀风险因素（SRFs）与r/SuicideWatch社交媒体帖子中的SRFs相比有何异同？
• RQ2 临床重要的SRFs（如家庭暴力、种族歧视和生理应激）在EHR和社交媒体数据中被多大程度地体现？
• RQ3 社交媒体中是否涌现出在EHR中缺失或被低估的新SRFs？
• RQ4 语义聚类技术如何实现对非结构化EHR与社交媒体文本中SRFs的识别与比较？
• RQ5 当前SRF词典与数据源在捕捉自杀风险因素全谱方面存在哪些局限？

主要发现

• 在EHR中，前三位SRFs为抑郁情绪（24.3%）、心理障碍（21.1%）和药物滥用（18.2%），反映了临床记录的典型模式。
• 在r/SuicideWatch中，前三位SRFs为枪支拥有（17.3%）、自伤行为（14.6%）和欺凌（13.2%），显示出社交媒体中风险表达的显著差异。
• 关键SRFs如家庭暴力、种族歧视和生理应激在EHR与社交媒体数据中均明显缺失或被严重低估。
• 本研究识别出‘其他重要SRFs’，包括人际关系问题、经济困难和失业，这些因素未被现有SRF列表涵盖，需通过临床标注加以识别。
• ‘辅助性因素’类别（指自杀行为中使用的工具或方法）也表现出异质性与语义不连贯性，限制了比较分析的可行性。
• 本研究开发并即将发布一个公开可获取的、基于帖子与用户级别的r/SuicideWatch标注数据集，以及用于可复现性的开源代码。